DACON Monthly KOSPI-based Analysis Visualization Competition

안녕하세요! 다음의 task들로 참여하였습니다!

1. 코스피 지수 종가와 volmue을 범주화 하여 이미지로 만들고 이미지 분류 모델을 통해서 앞으로의 추세를 예측
2. XAI를 위한 방법론 중 하나인 Saliency map을 사용하여 모델의 차트 인식 영역 분석

마치 사람이 차트의 모양을 보고 매매하는 것 처럼 차트의 이미지 자체를 학습하는 방식입니다. 
구현 방식은 첨부한 논문을 참조하였습니다. 

추세가 잘 예측되는지  실험해보았고 
10 에포크 학습으로 테스트 데이터셋 성능이 68% 정도 나왔습니다.

마지막으로 학습된 모델을 가지고 차트 이미지의 그라디언트가 상대적으로 높게 활성화 되는 지점을 히트맵으로 보여주는 Saliency Map을 통해서 
차트의 어떤 영역을 AI가 강하게 인식하는지 분석하였습니다.